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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Organized first” shows papers with tags or public deep readings first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Latest publication” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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Trace attention to identify harmfulness to the MLP refusal write pathway and propose Sentinel
Published Oct 9
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct 、 Qwen2.5-7B-Instruct 、 Qwen3-8B-Instruct and others18 Abstract Attention updates are more readable for harmfulness, MLP updates write refusal, and Sentinel routes alerts using two-path signals.The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
Published Oct 7
Evaluated models Llama-3-8B 、 Qwen-2.5-7B 、 Mistral-7B-v0.1 and others4 Abstract SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
Published Oct 7
Evaluated models LLaMA-2-7B-Chat 提出 ASCENT，在效用微调中做一阶安全校准并只压制负贡献更新
Published Oct 6
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct 、 Llama-3.1-8B-Instruct 、 Gemma-3-12B-it and others4 AI reading guide 研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
Published Oct 6
Evaluated models Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 、 Kimi-VL-A3B-Instruct Abstract 读出而非操纵 router logits，可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
提出 Inspect Robots，在真实机器人上评测具身模型的能力与拒答
Published Oct 5
Evaluated models Astra（GPT-6 Astra） 、 GPT-6 Sol 、 GPT-5.6 Sol and others7 提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
Published Oct 5
Evaluated models Claude Sonnet 4.6 、 Gemini 3.5 Flash 、 Molmo2-8B and others5 Abstract 论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
Published Oct 5
Evaluated models Gemma-2-2B 、 Qwen3-8B 、 Gemma-3-4B-IT and others5 Abstract 论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
提出 EmoRSS，推理时在拒绝子空间反向抵消情绪激活偏移以缓解过度拒答
Published Oct 4
Evaluated models Llama-3.1-8B-it 、 Qwen3-8B 提出 Prefix Steering，以短前缀激活引导控制行为并保住能力
Published Oct 4
Evaluated models OLMo 3 7B 、 OLMo 3 32B 、 Qwen3 1.7B and others4 Abstract 短前缀 steering 用已有方向做短暂干预。本文用注意力层匹配连接提示词与激活干预，并把干预改成从末提示词 token 开始的短前缀。
测量安全拒绝与一般语境拒绝的转向维数
Published Oct 3
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct 、 Qwen2.5-3B-Instruct 评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
Published Oct 3
Evaluated models Gemini-2.5-Pro 、 Gemini-3.1-Pro-Preview 、 Claude Opus 4.6 and others13 Abstract 论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家
Published Oct 2
Evaluated models Mixtral-8x7B 、 Qwen1.5-MoE 、 DeepSeek-MoE and others5 Abstract 频率不是敏感度。在五个稀疏 MoE 上，用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家，留出恶意提示词上的拒答降得更多。 。推理时让少数路由专家不被选中，就可以不重训练地改变拒答，但频率只记录使用次数。
提出 DNAlign，在不改权重的推理期用零空间约束控制信号做安全对齐
Published Oct 2
Evaluated models Vicuna-7B 、 Qwen-7B Abstract DNAlign 用零空间约束的推理期控制做安全对齐，Table I 平均奖励高于所列基线。DNAlign 是一个不改 LLM 参数的安全对齐框架，用来在推理时压低有害输出，并减少对中性知识所支持的流畅、事实回答的改动。
提出 PowerBench，测量模型对权力转移请求的拒答偏见
Published Oct 2
Evaluated models grok-4.3 、 haiku-4.5 、 nova-2-lite and others18 Abstract 作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化，并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
Published Oct 1
Evaluated models Qwen3-4B 、 Gemma-3-4B-IT 、 Llama-3.2-3B-Instruct and others4 Abstract 低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率，并可部分预测 DPO 更新。HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
定位写入 Transformer 拒答方向的稀疏组件与残差维度
Published Oct 1
Evaluated models Gemma-2-2B-IT 、 Qwen3-4B 、 Phi-4-Mini-Instruct and others4 Abstract 四模型上拒答转向集中于稀疏组件和约一半残差维度，而非均匀编码。这篇工作把拒答转向从残差流单点干预拆到组件和坐标，看 refusal 方向 r* 是被哪些上游模块组装出来的。
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
Published Sep 30
Evaluated models gemini-robotics-er-2-preview 、 gemini-robotics-er-1.6-preview Abstract 日常物体能翻转一部分已给出的拒答，可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability 。
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
Published Sep 30
Evaluated models Mistral 7B Instruct v0.1 、 Llama 3 8B Instruct Abliterated 、 Qwen3-14B Abstract 持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性，训练后概念仍能被线性探针读出。Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
Published Sep 30
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct 、 Qwen2.5-7B-Instruct 、 Gemma-2-9B-it Abstract 多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐，单轮静态探针可能因此变差。作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化，而不提出新的攻击或防御。